Muchas veces nos hemos preguntado cómo Instagram construye y ordena nuestro feed. ¿Quién decide lo que veo en el ‘explora’?, ¿por qué algunos post tienen más visitas que otros?, ¿cómo se decide lo que veo en primer lugar? Olvídate, hace años que no se muestran las publicaciones por orden cronológico; la cosa se ha hecho mucho más sofisticada. Existen -literalmente- miles de factores que determinan si ese siguiente post será un gato panza arriba o una receta de nachos.

Hace unas semanas, el director de Instagram quiso arrojar más luz sobre cómo funciona la popular aplicación. Es cierto que se ha mantenido mucho secretismo sobre los algoritmos que configuran lo que vemos y esto ha generado bastante desconfianza. Sin embargo, Instagram ha decido publicar algunas de las claves que nos ayudarán a entender qué pasa en la parte invisible de la aplicación.

Algoritmos, stories, reels y lo que venga

Instagram no tiene un único algoritmo que supervise lo que la gente ve y no ve en la aplicación. Utilizan una variedad de clasificadores y procesos, cada uno con su propio propósito. El objetivo era conseguir que la gente visualizase contenido relevante para ellos ya que se hizo imposible ver todo el feed dada la cantidad de publicaciones. En resumen, para que no nos perdiéramos la foto de la fiesta de nuestro primo en Torremolinos, desarrollaron un vasto elenco de refinadas operaciones.

“Cada parte de la aplicación – Feed, Explora, Reels – utiliza su propio algoritmo adaptado a la forma en que la gente lo utiliza. La gente tiende a buscar a sus amigos más cercanos en historias, pero quiere descubrir algo totalmente nuevo en Explora. Clasificamos las cosas de forma diferente en las distintas partes de la aplicación, en función de cómo las utiliza la gente.”

Este contenido del feed y las stories lo priorizan según los siguientes criterios:

• Información sobre la publicación: Popularidad de una publicación, contenido, fecha, duración, ubicación, etc.
• Información sobre la persona que lo ha publicado: Se cruza con datos como el número de veces que la gente ha interactuado con esa persona en las últimas semanas, o tus comentarios y likes.
• Tu actividad: Los likes que has dado, a qué cosas o a qué usuarios, tus intereses… 
• Tu historial de interacción con alguien: Les facilita una idea de tu interés general por ver las publicaciones de una persona en particular. Por ejemplo, si comentas o no las publicaciones del otro.

Por otro lado, si estás familiarizado con Instagram sabrás que la sección de ‘Explora’ se creó para mostrar contenido ‘nuevo’, es decir, de cuentas que no sigues pero que Instagram piensa que pueden ser de tu interés. En este caso se utilizan datos como tus likes, tu actividad general, lo que compartes con otras personas, lo que guardas, etc. Después, priorizan el contenido basándose en la probabilidad que tiene ese post de que interactúes con él.

Economía de la atención, el nuevo petróleo

Lógicamente, el objetivo de los desarrolladores es que pasemos más tiempo consumiendo contenido y aumentar la monetización (viendo e interactuando con anuncios). El modelo de negocio de las plataformas digitales como Facebook, Tik Tok o Twitter se denomina economía de la atención y en los últimos años han surgido numerosos estudios y documentales advirtiendo de lo adictiva que puede llegar a ser esta tecnología. Cuando decimos “adictiva” lo decimos en el sentido estrictamente clínico pues el centro de recompensa del cerebro se activa al recibir likes y al darlos (Sherman et al., 2018). Es decir, se activa la misma parte del cerebro que al apostar o consumir drogas, por ejemplo.

Los esfuerzos por mostrarnos contenido relevante son continuos porque se genera mucho dinero y los diseñadores lo saben. Los portales de pornografía también se sumaron a la economía de la atención al incluir anuncios en sus plataformas y al emplear cookies para guardar nuestras preferencias y sugerir contenido.

El porno online nunca se ha quedado atrás, de hecho, ha contribuido a la evolución del propio internet – páginas emergentes, menús desplegables, pago seguro- (Barrs, 2010). Solo como dato, la plataforma de porno más popular reproduce 5.000 terabytes al día; sin embargo, Facebook reproduce 600 terabytes de contenido al día- (Ballester & Orte, 2019). Una diferencia muy sustancial teniendo en cuenta que Facebook es la red social con más usuarios del mundo.

Vamos a poner estos números en perspectiva. Los 5.000 terabytes equivalen al espacio de almacenamiento que necesitan 66.5 años de películas 4K. Esto son aproximadamente 388.000 películas de alta calidad. Todo este porno se reproduce en un día, solo en una plataforma online, sin contar otras. En resumen, esto se traduce en cantidades ingentes de beneficios para el sitio web y sus proveedores de anuncios. Los volúmenes que mueve la industria del porno online son sobrecogedores y a día de hoy no existe ningún incentivo para que dejen de llenarse los bolsillos a costa de la vulnerabilidad del cerebro humano.

No es de extrañar que los portales de pornografía juegan con un arma mucho más poderosa que Instagram o Facebook, la arquitectura de nuestro propio cerebro. La cantidad de dopamina que segrega el consumo de pornografía es mucho mayor que lo que genera un like.

En conclusión, es interesante cuestionarse por qué vemos lo que vemos cuando abrimos nuestras redes sociales u otras plataformas. Todo está cuidadosamente diseñado para que queramos pasar más tiempo en los portales digitales; los sonidos, los detalles visuales, el contenido, etc. Lo cual se asemeja bastante al diseño persuasivo de los casinos: luz artificial para que no puedas percibir el paso del tiempo, no hay relojes ni sonidos, sí luces llamativas y fragancias agradables, etc. (Friedman, 2000).

El mundo online apuesta por un diseño adictivo. No hay que asustarse, simplemente ser conscientes de que detrás de las plataformas digitales hay gente que cobra mucho dinero por engancharte.

Referencias:

Barss, P. (2011). The erotic engine. Anchor Canada.

Brage, Lluís; Orte, Carmen y Gordaliza, Rosario. (2019). Nueva pornografía y cambios en las relaciones interpersonales de adolescentes y jóvenes.

Friedman, B. (2000). Designing casinos to dominate the competition: The Friedman international standards of casino design. Reno: Institute for the Study of Gambling and Commercial Gaming.

Sherman, L. E., Hernandez, L. M., Greenfield, P. M. y Dapretto, M. (2018). What the brain “Likes”: neural correlates of providing feedback on social media. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 13(7), 699–707. https://doi.org/10.1093/scan/nsy051